SAP环境下钢铁企业成本预测

发布时间：2020-06-26 11:30

【摘要】：随着钢铁企业内外部环境的变化以及企业信息化的实施应用,传统的成本管理模式已不适应企业发展的要求。钢铁企业生产过程复杂,兼有连续和离散的特点。生产过程的复杂性以及产品种类的多样性使得成本管理工作难度加大。现代企业成本管理需要一个能协调地计划、监控和管理企业生产成本的全面集成化系统。钢铁企业必须充分利用现代信息技术和先进的成本管理理念来提高成本管理水平,构建一个能够全面集成于企业信息化的成本管理系统,实现信息的集成与共享,为企业的经营决策提供及时、可靠的成本信息,为企业控制成本、提高经济效益提供有利的支撑。 本文主要研究钢铁企业生产成本预测系统的实现。通过对钢铁企业生产成本管理、成本预测以及BP神经网络技术的了解与学习,结合工作中的实际经验,基于现有的ERP(企业资源计划)系统——SAP系统为平台,研究了基于神经网络的钢铁企业生产成本预测方法,并对实际的生产数据进行的试验,取得了一定的效果。最后对这次系统的设计开发进行了总结,分析了论文研究中的不足,以及今后的努力发展方向。 通过实施本文设计的方案,在ERP成本管理中增加了智能决策功能,能够充分利用ERP中累积的成本信息,提高了ERP的智能化水平,为企业拥有竞争优势建立基础。
【学位授予单位】：浙江大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2012
【分类号】：TP315

【参考文献】

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本文编号：2730250